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RESEARCH · CL_05414 · Apr 22 · 03:17

SAKE框架通过自感知知识利用增强多模态命名实体识别

研究人员开发了SAKE，一个旨在改进基础多模态命名实体识别（GMNER）的新框架。SAKE通过结合内部知识利用和外部知识探索，解决了开放世界环境中识别长尾和演化实体等挑战。该框架采用两阶段训练过程，包括难度感知搜索标签生成和代理强化学习，以实现工具调用的自感知决策。